Ling-3.0-flash — это модель Mixture-of-Experts (MoE) с 124 миллиардами параметров, из которых примерно 5,1 миллиарда параметров активируются на каждый токен. Модель разработана с акцентом на эффективность токенов и агентурный вывод в производственных масштабах, что позволяет разработчикам выполнять более полезную работу в рамках ограниченных бюджетов на токены, задержку и стоимость обслуживания.
Провайдер для Ling-3.0-flash
Hubris маршрутизирует запросы к лучшему доступному провайдеру с автоматическим fallback при сбоях.
Модальности
Провайдеры
Запросы обслуживает один из провайдеров ниже — маршрутизация автоматически выбирает оптимального по доступности и скорости в момент запроса. Итоговая стоимость зависит от того, какой провайдер обслужил запрос, и от попадания в кэш: при повторяющемся контексте вход тарифицируется по цене чтения кэша — до 60–80 % дешевле. Цены — в рублях за 1 млн токенов.
DeepInfra | 8,47 ₽ | 24,85 ₽ | 1,69 ₽ | — | 100,0 % |
Поддерживаемые параметры
Другие модели от inclusionai
Ling-3.0-flash (free)
Ling-3.0-flash — это модель Mixture-of-Experts (MoE) с 124 миллиардами параметров, из которых примерно 5,1 миллиарда параметров активируются на каждый токен. Модель разработана с акцентом на эффективность токенов и агентурный вывод в производственных масштабах, что позволяет разработчикам выполнять более полезную работу в рамках ограниченных бюджетов на токены, задержку и стоимость обслуживания.
inclusionAI: Ring-2.6-1T
Ring-2.6-1T — это модель мышления с 1T параметрами и 63B активными параметрами, созданная для реальных рабочих процессов агентов, требующих как высокой производительности, так и операционной эффективности. Она оптимизирована для кодирующих агентов, использования инструментов и выполнения долгосрочных задач, демонстрируя лидирующие результаты в таких бенчмарках, как PinchBench, ClawEval, TAU2-Bench и GAIA2-search. Благодаря адаптивным усилиям по рассуждению в режимах high и xhigh, Ring-2.6-1T динамически распределяет бюджет рассуждений в зависимости от сложности задачи. Это обеспечивает более высокую производительность при меньших затратах токенов, особенно в рабочих процессах агентов, активно использующих инструменты и многоэтапные взаимодействия. Ring-2.6-1T разработан для продвинутых кодирующих агентов, сложных конвейеров рассуждений и крупномасштабных автономных систем, где важны качество выполнения, задержка и экономическая эффективность.
inclusionAI: Ling-2.6-1T
Ling-2.6-1T — это мгновенная (инструктивная) модель от inclusionAI и флагман компании с триллионом параметров, разработанная для реальных агентов, которым требуется быстрое выполнение и высокая эффективность в масштабе. Она использует подход «быстрого мышления» для снижения затрат примерно до четверти по сравнению с аналогичными моделями, сохраняя при этом высочайшую производительность. Модель достигает самых современных результатов в таких бенчмарках, как AIME26 и SWE-bench Verified, и хорошо подходит для продвинутого кодирования, сложного рассуждения и крупномасштабных рабочих процессов агентов, где критически важны как возможности, так и эффективность.
inclusionAI: Ling-2.6-flash
Ling-2.6-flash — это мгновенная (инструктивная) модель от inclusionAI с общим количеством параметров 104B и 7.4B активных параметров, разработанная для реальных агентов, которым требуются быстрые ответы, высокая производительность и эффективность использования токенов. Она обеспечивает производительность, сравнимую с передовыми моделями аналогичного масштаба, при значительном сокращении использования токенов в рабочих процессах кодирования, обработки документов и легковесных агентов.